GKS MAJDAN SIENIAWSKI — Piłkologia

Najbliższy mecz

kolejka 11 · niedziela, 25 października · na wyjeździe

GKS MAJDAN SIENIAWSKI @ LKS NAFTA GAZ JODŁÓWKA

29% 23% 48%

Mecz otwarty. Szczegóły prognozy

Szansa na top 3

tak kończy się 0 na 10 symulacji sezonu

Punkty na koniec sezonu

29,4

± 5,3 · miejsce średnio 9,2.

GKS MAJDAN SIENIAWSKI zajmuje 10. miejsce (na 14) z 9 pkt po 10 meczach. Ostatnie 5 meczów: 2 zwycięstwa, 0 remisów, 3 porażki. Model prognozuje 29,4 ± 5,3 pkt na koniec sezonu; mistrzostwo rzadziej niż w 1 na 10 symulacji, pierwsza trójka rzadziej niż w 1 na 10 symulacji, spadek praktycznie wykluczony.

Terminarz rundy wiosennej nie jest jeszcze opublikowany — symulacja przyjmuje go jako lustrzane odbicie rundy jesiennej (zamienieni gospodarze, ta sama kolejność meczów).

Tabela wokół drużyny

Cała tabela →

8. LKS NAFTA GAZ JODŁÓWKA 13 pkt
9. LKS BŁĘKITNI GRZĘSKA 10 pkt
10. GKS MAJDAN SIENIAWSKI 9 pkt
11. LKS START MIROCIN 9 pkt
12. LKS STRUMYK HAWŁOWICE 6 pkt

Koniec sezonu

Cała liga →

P(top 3)

P(ostatnie miejsce)

Przedział punktów

20–40

95% symulacji

Rozkład końcowych miejsc

Oczekiwane miejsce: 9,2

Kolejne mecze

31.10 · kolejka 12 u siebie GKS MAJDAN SIENIAWSKI vs KKS ALABASTER ŁOPUSZKA WIELKA GKS MAJDAN SIENIAWSKI faworytem.

08.11 · kolejka 13 na wyjeździe GKS MAJDAN SIENIAWSKI @ Orzeł Przeworsk II Faworytem jest Orzeł Przeworsk II.

Model vs rzeczywistość

trafienia 7/10

W 7 z 10 meczów faworyt wskazany przez model był właściwy. Średnio model dawał faktycznemu rozstrzygnięciu 51% — wyniki tej drużyny są dla modelu przewidywalne.

1. z LKS HURAGAN GNIEWCZYNA · 15.08 0:2 P 50%
2. u GKS ZARZECZE · 23.08 4:0 Z 12%
3. z LKS START MIROCIN · 30.08 1:2 P 35%
4. z LKS CRESOVIA KRZECZOWICE · 06.09 2:5 P 65%
5. u RKS BŁYSKAWICA ROZBÓRZ · 12.09 2:3 P 66%
6. z LKS STRUMYK HAWŁOWICE · 19.09 5:0 Z 50%
7. u LKS BŁĘKITNI GRZĘSKA · 27.09 4:1 Z 38%
8. z LKS WISEŁKA SIENNÓW · 04.10 0:3 P 71%
9. u LKS SAN GORZYCE · 10.10 2:6 P 72%
10. z LKS BŁYSKAWICA ROŻNIATÓW · 18.10 0:1 P 53%

Pasek pokazuje, jakie prawdopodobieństwo model dawał temu, co faktycznie się wydarzyło — zielony, gdy typ modelu był trafiony, czerwony, gdy nie.